信息隐藏实验七-小波w-svd数字水印

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六、实验报告

Wuhan University
实验高级要求:(平分等级A) 1、编写函数绘制至少3种“攻击-健壮性曲 线”,攻击手段自选。说明曲线对应的参 数以及该参数条件下水印的抗攻击能力 (阈值如何确定请说明)。 2、编写函数绘制1种“水印强度-不可见性” 曲线。评估方法可以使用MSE或PSNR(参 见《实验教程》第8章)。 3、合谋攻击(参见第九章)W-SVD。
信息隐藏实验七 ( 小波W-SVD数字水印 )
2015年11月
实验内容
Wuhan University



一、简单复习三大数字水印基本模型 二、用MATLAB实现图像小波变换相关操作 三、完成基于图像小波变换的信息隐藏实 验 四、 使用stirmark攻击W-SVD
相关说明

Wuhan University

以下语句相信大家都会写了,以后的实验 PPT中将使用这些缩写: 1、读取一幅图像:ReadImage 2、读取一幅图像一层:ReadImageSingle 3、读取消息:ReadMsg 4、将结果显示在屏幕上:ShowtoScreen 5、将结果导出:WriteImage 带下划线的函数均为自编函数。
水印生成

Wuhan University

假设要加入水印的图像为M, 其归一化后的尺度 level 下的低频系数记为CA =wavetrans( M, level) 。对CA 作奇异值( 单值) 分解, 得到: CA = UΣVT 其中有:
水印生成

Wuhan University
按照U, V和Σ的特点, 随机生成这样三个矩阵:
四、W-SVD的检测

Wuhan University
使用自编函数plotcorr-coef分析各图像的SC (种子与相关性值)图,完成实验1.13 实验1.13:如 [corr_Wcoef,corr_Dcoef]=plotcorr_coef(‘c:\tes t.jpg’,‘c:\lenna.jpg’,20,‘db6’,2,0.1,0.99);
三、W-SVD实验

Wuhan University
使用噪声模板替换,完成实验1.7 实验1.7:(续) >>rand('seed',seed); %seed自取 >>M_V=rand(d,np)-0.5; >>[Q_V,R_V]=qr(M_V,0); %Q_V是一个随机正交阵 >>M_U=rand(d,np)-0.5; >>[Q_U,R_U]=qr(M_U,0); %Q_U是一个随机正交阵 >>V(:,d-np+1:d)=Q_V(:,1:np); >>U(:,d-np+1:d)=Q_U(:,1:np); >>sigma_tilda=alpha*flipud(sort(rand(d,1))); %alpha自取

六、实验报告

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实验基本要求:(平分等级C)
1、完成前述各部分实验,将实验结果以图、 表的形式反映在实验报告上。 2、通过实验分析水印参数: α与d/n对水印 性能的影响。 3、熟悉Stirmark的使用
六、实验报告

Wuhan University
实验提高要求:(平分等级B) 1、使用《实验教程》上的函数或自己编写函 数完成W-SVD的生成、嵌入及检测。要求 待加水印的图像可以是各种大小和类型 (灰度/RGB)的图像。 2、选择至少5种无意攻击(《实验教程》第9 章或stirmark)对水印进行攻击,分析在不 同水印强度( α )和容量( d/n )条件下抗 攻击的能力。
三、W-SVD实验

Wuhan University
掌握矩阵svd变换,提取其特征值,完成实 验1.5 实验1.5:(续) >>[U,sigma,V]=svd(CA); 计算水印容量参数d/n,完成实验1.6 实验1.6:(续) >>d=max(size(CA)); >>np=round(d*0.8); %d/n=0.8
二、图像小波变换

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深入了解和掌握图像小波变换后的多分辨小波系 数,完成实验 1.1-1.3 实验1.1: >>data=%ReadImageSingle >>[Coefficient , Size]=wavedec2(data,level,'db1'); 掌握wavedec2函数的用法。 分别取level=1,2,3,观察输出参数[Coefficient , Size]的变化。 对照《实验教程》P103面理解[Coefficient , Size] 的含义。
四、W-SVD的检测

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使用自编函数wavedetect分析各图像各参数 下的W-SVD,完成实验1.12 实验1.12:如 [corr_coef,corr_DCTcoef]=wavedetect(‘c:\test.j pg’,‘c:\lenna.jpg’,2004,‘db6’,2,0.1,0.99);
三、W-SVD实验

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使用自编函数wavemarksvd分析各图像各参 数下的W-SVD,完成实验1.11 实验1.11:(续)如: [watermarkimagergb,watermarkimage,wate rCA,watermark,correlationU,correlationV]= wavemarksvd(‘c:\lenna.jpg’,‘c:\test.jpg’,200 4,‘db6’,2,0.1,0.99);
二、图像小波变换
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实验1.2:(续实验1.1) >>lowf=appcoef2(Coefficient , Size,'db1',level); >>highH=detcoef2('h', Coefficient , Size, level); >>highV=detcoef2('v', Coefficient , Size, level); >>highD=detcoef2('d', Coefficient , Size, level); 实验1.3: >>signal=% ReadImageSingle >>[l,h,v,d,C,S]=wavelet2D(signal,'dbX',level);%教程 P100

和 也要是正交矩阵, 这一点可以利用随机矩阵 的QR 分解( 正交—三角分解) 来实现。α是我们第 一个要关心的参数, 它的取值决定了水印强度。
y
作为噪声的水印模板是这样产生的: 用种子控制的随机矩阵 和 的后d 列( 行) 来替换原始低 频系数分解矩阵U 和V 的后d 列( 行) , 得到矩阵 和 。d 是 一个由比例因子d /n 决定的整数。n 是U 或V的列( 行) 数, d / n 是一个比例, 这是我们要关心的第二个参数, 其矩阵如 下:
三、W-SVD实验

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生成水印模板,完成实验1.8 实验1.8:(续) >>watermark=U*diag(sigma_tilda,0)*V';

分析watermark的大小及与CA的关系
三、W-SVD实验

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嵌入水印并调整系数到合适范围,完成实验1.9 实验1.9:(续) >>CA_tilda=CA+watermark; >>over1=find(CA_tilda>1); >>below0=find(CA_tilda<0); >>CA_tilda(over1)=1; >>CA_tilda(below0)=0;%调整系数 >>CA_tilda=(CAmax-CAmin)*CA_tilda+CAmin;
三、 W-SVD实验


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水印系统基本模型介绍:
1、盲嵌入水印模型 2、含辅助信息检测器水印模型 3、盲检测水印模型
*需要原始作品,可以只需要原始作品的部分信息

*不需要任何有关原始作品信息
三、 W-SVD实验

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W-SVD数字水印算法内容: 1、水印生成 2、水印嵌入 3、水印检测
由 , 和 进而构成完整的水印模板waterCA: T waterCA =
W-SVD算法流程
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三、W-SVD实验

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以下开始分步骤实现W-SVD的水印生成与嵌入工作。 提取待加水印图像(1层)的低频小波系数,归一化,完 成实验室1.4 实验1.4: >>data =% ReadImageSingle >>CA=%取data的2尺度,’db6’小波下的低频系数 >>[M,N]=size(CA); >>CAmin=min(min(CA)); >>CAmax=max(max(CA)); >>CA=(1/(CAmax-CAmin))*(CA-CAmin);

通过实验1.12-1.13确定检测阈值
五、W-SVD的攻击(无意攻击) Wuhan University
使用stirmark对加有水印的图像进行攻击, 完成实验1.14 实验1.14: 检测至少3个JPEG压缩率(Test_JPEG) 检测至少3个加噪(Test_AddNoise) 检测至少2个中值滤波(Test_MEDIAN)
三、W-SVD实验

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重构图像,完成实验1.10 实验1.10:(续) >>CA_tilda=reshape(CA_tilda,1, Size(1,1)* Size(1,2)); >> Coefficient(1,1: Size(1,1)* Size(1,2))=CA_tilda; >>watermarkimage=waverec2(Coefficient , Size,wavelet); >>%将data及watermarkimage显示在屏幕上
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